nmon结果详解

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被
u013250861·2025-03-21 04:08

arp -a命令输出详解

一、arp-a输出C:\WINDOWS\system32>arp-a接口:169.254.199.84---0x2Internet地址物理地址类型169.254.255.255ff-ff-ff-ff-ff-ff静态224.0.0.201-00-5e-00-00-02静态224.0.0.2201-00-5e-00-00-16静态224.0.0.25101-00-5e-00-00-fb静态224.0.
learning-striving·2025-03-21 04:37

Oracle数据库从入门到精通系列之六：临时文件

当内存不足时，Oracle会使用它来存储一些临时数据，比如说一些比较大的排序或散列操作的中间结果、临时表中的数据以及结果集数据等。
快乐骑行^_^·2025-03-21 03:04

将最终结果输出到json文件

importpandasaspdimportjson#1.读取Excel文件（假设列名为question和answer）try:df=pd.read_excel("input.xlsx",usecols=["question","answer"])#明确指定列exceptExceptionase:print(f"读取文件失败:{str(e)}")exit()#2.转换为字典列表result=[{"
大霞上仙·2025-03-21 03:31

解决npm run dev运行后报错：”Could not read package.json: Error: ENOENT: no such file or directory“

在启动一个项目的前端时，执行npmrundev命令，结果报错如下：根据报错提示："npmerrorerrno-4058"通常是由于文件系统权限问题或文件路径问题导致的。
moz与京·2025-03-21 03:59

MySQL InnoDB 存储引擎详解

InnoDB是MySQL中最常用、最强大的存储引擎之一，其支持事务、外键、行级锁等特性，非常适合对可靠性、并发性要求较高的场景。本文将详细解析InnoDB的核心特性、内部机制以及使用场景，帮助你更好地理解和优化MySQL数据库。1.为什么选择InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL默认的存储引擎（从MySQL5.5开始）。相比其他存储引擎（如MyISAM），InnoDB的优势在于：支持事务：遵
drebander·2025-03-21 02:57

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三
编程星辰海·2025-03-21 02:26

MySQL InnoDB 存储引擎的索引详解

在MySQL中，InnoDB是最常用的存储引擎，它支持事务、行级锁和外键约束等功能，而索引则是提升数据库查询性能的关键。在InnoDB存储引擎中，索引不仅仅是提高查询速度的工具，还是数据库的核心组成部分之一。本文将详细介绍InnoDB存储引擎的索引结构、索引种类、索引优化技巧以及索引失效等方面的知识。1.InnoDB索引的结构在InnoDB存储引擎中，索引主要分为两种类型：聚集索引（Cluster
菜就多练少说·2025-03-21 02:26

MySQL的InnoDB引擎及其索引详解

InnoDB引擎及其索引一、索引简介1.什么是索引2.优点与缺点优点：缺点：3.聚簇索引和非聚簇索引4.什么是回表二、InnoDB存储引擎1.简介2.优势三、InnoDB索引详解1.InnoDB索引介绍
渣娃-小晴晴·2025-03-21 02:21

JVM垃圾回收器详解

JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中，将我们的堆内存分为了年轻代与老年代，那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢？
高锰酸钾_·2025-03-21 02:21

【前缀和】-- 除自身以外数组的乘积

时间复杂度0(N^2）.解法二：前缀积想求i位置的最终结果的时候，需要求[0，i-1]和[i+1,n-1]的乘积。
雨雨雨雨点子·2025-03-21 01:17

人工智能知识架构详解

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
CodeJourney.·2025-03-21 01:42

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流

ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流摘要RobotOperatingSystem（ROS）作为广泛应用于机器人开发的开源框架，其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件
YRr YRr·2025-03-21 01:42

Objective-C语言的调试工具

Objective-C调试工具详解Objective-C是一种面向对象的编程语言，广泛应用于macOS和iOS开发。
苏墨瀚·2025-03-21 00:39

工厂函数详解：概念、目的与作用

一、什么是工厂函数？工厂函数（FactoryFunction）是一种设计模式，其核心是通过一个函数来创建并返回对象，而不是直接使用new或构造函数实例化对象。它封装了对象的创建过程，使代码更灵活、可维护。二、工厂函数的目的与作用目的作用解耦对象创建逻辑将对象的创建与使用分离，调用者无需关心对象的具体实现细节。延迟实例化仅在需要时创建对象，避免资源浪费（如内存、CPU）。支持动态参数根据输入参数返回
漫谈网络·2025-03-21 00:35

Python for循环详解

目录一、基本语法二、用法示例1、遍历字符串2、遍历列表3、遍历元组4、遍历字典5、使用range()函数6、使用enumerate()函数7、嵌套循环8、break和continue语句9、else子句三、优点四、缺点在Python中，for循环是一种用于迭代可迭代对象（如列表、元组、字典、集合、字符串或任何实现了迭代协议的对象）的语句，它允许按顺序访问可迭代对象中的每个元素，并对每个元素执行一组
红虾程序员·2025-03-21 00:02

网络设备带内管理与带外管理：应用场景、区别及优缺点详解

目录引言什么是带内管理与带外管理？带内管理与带外管理的应用场景带内管理的应用场景带外管理的应用场景带内管理与带外管理的区别数据传输路径管理接口安全性可靠性带内管理与带外管理的优缺点带内管理的优缺点带外管理的优缺点如何选择带内管理与带外管理？总结1.引言在网络管理中，带内管理（In-BandManagement）和带外管理（Out-of-BandManagement）是两种常见的管理方式。它们分别适
网络小白不怕黑·2025-03-20 23:28

探索 Tavily Search API：为 AI 提供快速准确的搜索结果

引言在当今的技术时代，AI代理（如大型语言模型）日益需要实时、准确和事实性强的搜索结果。TavilySearchAPI就是为此而生的。
nseejrukjhad·2025-03-20 23:53

使用 Tavily 搜索 API 获取实时精确搜索结果

它能够快速提供实时、准确且事实性强的搜索结果。这使得Tavily成为可以嵌入到AI应用中的理想工具，提升信息获取的效率和准确性。
fgayif·2025-03-20 23:22

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历 问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

题目描述小明在做数据结构的作业，其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果，要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。
圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

详解离线安装Python库

本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
清风AI·2025-03-20 22:14

SpringBoot测试：@SpringBootTest与MockMvc的实战应用

文章目录引言一、SpringBoot测试基础1.1测试环境配置1.2测试目录结构二、@SpringBootTest注解详解2.1基本用法与配置选项2.2不同WebEnvironment模式的应用场景三、
程序媛学姐·2025-03-20 21:40

3月TIOBE编程语言排行：Python稳居榜首，C++和Java市场份额稳步上升

根据TIOBEIndex，它每月更新一次，计算方法基于搜索引擎（如Google、Bing、Wikipedia等）的查询结果，涵盖专业开发者的兴趣和需求。
朱公子的Note·2025-03-20 21:38

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
lmtealily·2025-03-20 21:37

switch 二分查找

在有序向量区间[lo,hi)内查找元素estaticRankbinSearch(T*A,Tconst&e,Ranklo,Rankhi){while(lo>1;//以中点为轴点//使用一个临时变量来存储比较结果
01292520·2025-03-20 21:05

分布式事务解决方案：Seata原理详解与实战教程

一、为什么需要Seata？在微服务架构中，跨服务的事务管理成为核心痛点：传统事务失效：服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险：网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难：涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata（SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture）是阿里开源的分布式事务解决方案，提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
Cloud_.·2025-03-20 21:35

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析
林聪木·2025-03-20 21:35

数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法

TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。
minpengyuanBITer·2025-03-20 20:32

STM32 SPI总线驱动CH376T实现U盘/TF卡读写全解析—SPI通信、命令集与文件操作（下） | 零基础入门STM32第七十五步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录1.引言2.硬件连接3.驱动程序分析3.1SPI通信机制4.CH376命令集详解4.1常用命令表4.2命令使用示例5.初始化程序解析6.数据读写函数实现6.1写数据到文件6.2
触角01010001·2025-03-20 20:30

【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用

层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中，我们经常面临复杂的决策问题，这些问题通常涉及多个评价准则，且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策？
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介

模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用

灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

详解Springboot的启动流程

在Redis中实现分布式锁1.主入口与SpringApplication.run()2.准备阶段3.创建应用上下文（ApplicationContext）4.Bean定义加载与上下文刷新5.EmbeddedWebServer的启动（针对Web应用）6.ApplicationRunner和CommandLineRunner执行7.应用启动完成总结1.主入口与SpringApplication.run
凭君语未可·2025-03-20 20:27

oracle基础知识之表的集合运算

一个查询就是一个集合：查询的结果集一条记录就是一个元素。集合运算是用来把两个或多个查询的结果集做并、交、查的集合运算，包含集合运算的查询称为复合查询。
数字天下·2025-03-20 19:24

网络系统管理专栏-配套练习+知识点详解

目录总体规划1、设备命名规范和设备的基础信息2、密码恢复和软件版本统一模块三：网络搭建与网络冗余备份方案部署表1-11Ipv6地址分配表模块五：出口安全防护与远程接入试题解析：考核点1：考点解析：2、Portfast+Bpduguard防环方案3、rldp◆考核点2：考点解析：◆考核点3：考点解析：◆考核点4：考点解析：◆考核点5：考点解析：◆考核点6：考点解析：◆考核点7：◆考核点8：◆考核点9
漩涡·鸣人·2025-03-20 19:21

项目经理面试全攻略：从底层能力拆解到高通过率话术

在竞争激烈的职场中，项目经理岗位的面试堪称“综合能力大考”——既要展现系统化的方法论，又要传递真实的领导力，还要让考官相信你能在复杂环境中推动结果落地。
·2025-03-20 19:40

在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议：从协议解析到硬件优化

本文将以MQTT协议为例，详解在STM32+LW
W说编程·2025-03-20 19:20

C# 的 as 关键字

as运算符将表达式结果显式转换为给定的引用或可以为null值的类型。如果无法进行转换，则as运算符返回null。与强制转换表达式不同，as运算符永远不会引发异常。
·2025-03-20 19:06

用结构体类型实现复数的加、减、乘、除运算，每种运算用函数完成

相关知识用函数来实现复数之间的加减乘除，有两种方法返回计算结果：使用结构体指针作函数的形参，将函数的计算结果返回；将函数的计算结果作为函数返回值返回。
Stimpay·2025-03-20 19:49

Pycharm python解释器 unsupported python 3.1 解决

unsupportedpython3.1解决1.问题重现2.原因分析3.解决方法1.问题重现之前使用Pycharm2024.1.1的时候，环境配置的Python3.11.9，现在改成使用Pycharm2020.2.2，结果
大表哥在曾母暗沙·2025-03-20 18:47

A/B测试结果置信度不足时如何决策

在A/B测试结果置信度不足时，我们需要综合采用多种策略来做出明智决策。增加样本量、延长测试周期、结合实际业务场景、多指标综合评估。
·2025-03-20 18:01

多种弹窗实现方法鸿蒙示例代码

应用启动时的隐私政策和用户协议弹窗网络请求完成的结果提示弹窗应用返回上一级页面的退出确认弹窗个人信息填写的信息弹窗应用使用过程中出现的付费类广告弹窗弹窗场景化源码链接效果预览使用说明进入应用会立马弹出一个隐私协议窗口
·2025-03-20 18:30

CTF二维码补标识位writeup

鉴于我在网上各种搜罗PS如何图层叠加等一系列问题没有结果之后，在我得知了答案之后就来分享一下，好让后来者能够搜到，当时在我用PS咋都不行的时候，突然茅塞顿开，用powerpoint，直接就拼出来了，非常的好用
开心星人·2025-03-20 18:14

python面试题详解

十道经典面试题（python）1.一行代码实现累加1-100之和print(sum(range(1,101)))输出结果：5050分析：利用sum函数进行累加。range控制序列。
__wishing__·2025-03-20 18:14

c++中的向上取整和向下取整

include或者直接用#include万能头文件2.ceil（）向上取整函数通常用于到买卖东西和人数问题中（因为没有半个人）3.floor()向下取整函数（就是高数中的取整函数）下面是两个函数测试用例运行结果
冬天快过去·2025-03-20 18:14

美团Leaf分布式ID生成器使用教程：号段模式与Snowflake模式详解

引言在分布式系统中，生成全局唯一ID是核心需求之一。美团开源的Leaf提供了两种分布式ID生成方案：号段模式（高可用、依赖数据库）和Snowflake模式（高性能、去中心化）。本文将手把手教你如何配置和使用这两种模式，并解析其核心机制。一、Leaf号段模式使用教程1.环境准备数据库：MySQL5.7+Java环境：JDK1.8+Leaf源码：从GitHub克隆Leaf仓库（推荐使用feature/
Cloud_.·2025-03-20 18:10

Python 的 ultralytics 库详解

ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
白.夜·2025-03-20 17:40

【论文阅读】MMedPO： 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型

MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题：3.方法：3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO
勤奋的小笼包·2025-03-20 17:10
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他